数据没有标准化，没有消除量纲的影响，在这里height变量占主导作用，聚类是错误的。

能不能针对这个例子详细解答一下，谢谢

把除了place变量外的变量标准化，用z-score和max-min都行，再做聚类进行了。

scale()函数进行标准化或中心化处理，sweep()函数进行极差标准化，这三种处理都可以

感谢您的指导，这是我修改后的代码和图形，这个结果应该是正确的吧，还请指正，谢谢
xj<-xinj[,2:5]
xj2<-data.frame((xj$height-min(xj$height))/(max(xj$height)-min(xj$height)),
       ((xj$waterfall-min(xj$waterfall))/(max(xj$waterfall)-min(xj$waterfall))
        ((xj$icesoildepth-min(xj$icesoildepth))/(max(xj$icesoildepth-min(xj$icesoildepth))))
        ((xj$windday-min(xj$windday))/(max(xj$windday)-min(xj$windday)))))
xj2<-data.frame(xinj[,1],xj2)
xj2<-xj2[,2:6]
hc.single=hclust(dist(xj2[2:5]),method = "single")
plot(hc.single,main = "Single Linkage",xlab="",labels=xj2$xinj...1.,ylab="",sub = "place",cex=.9)